▲ HBR Blog Summary [025]

제목 : 빅 데이터시대에서 직관력의 역할

많은 사람들은 저에게 분석이나 데이터를 위주로 움직이는 조직에서 직관력이 어떤 역할을 할 수 있는지 물어보곤 합니다. 하지만 직관력도 이 시대에 여전히 강점이 있는 부분이 있습니다. 예를들면, 가설은 당신이 가지고 있는 세계에 관한 데이터에서 추출할 수 있는 직관입니다. 물론 분석과 다른 점은 직관만으로는 중단할 수 없고 직관이 맞는지 가설을 실험해보아야 한다는 것입니다.

분석적인 기업에서 직관이 필요한 또 다른 영역은 바로 분석을 착수할 사업 영역을 선택하는 것입니다. 어떤 기업에서는 어느 사업영역에 분석능력이 필요한지에 대한 분석을 시작하곤 합니다! 대상 사업 영역을 찾는 것은 경영자의 직관에 주로 의존하는 것입니다. Caesars Entertainment의 초기 분석대상은 고객의 충성도와 서비스 부문이었습니다. CEO인 Gary Loveman은 자신의 회사가 운영하는 전국적인 카지노가 낮은 고객충성도를 보이고 있다는 것에 이미 주목하고 있었습니다. 하버드 경영대학에서 고객 서비스가 수익을 개선할 수 있다는 이론인 “Service Profit Chain”를 여러 산업에서 실험하고 있는 동안, 그의 직관은 그 이론이 카지노 산업에 적용된다는 것을 알고 먼저 시행하고 있었던 것입니다.

물론 여러 가설 중에서 분석이 필요하다고 직관이 판단했던 부분들이 실제로 유효한지 확인하는 것이 중요합니다. Loveman은 Caesars의 여러 분석 프로젝트의 ROI를 내세웠습니다. 직관은 각 분석 프로젝트의 초기에 중요한 역할을 합니다. 물론 매우 분석적인 회사에서는 역할이 제한될 수 있으나, 직관의 역할이 없어지기는 어려운 것입니다.

그러나, 빅 데이터를 보유하고 있다면 어떨까요? 분석을 위한 어마한 양의 데이터가 있다면 직관이 그렇게 유용하진 않을 것입니다. Google이나 Facebook 같은 인터넷 기업들은 빅 데이터를 초기에 전략적 판단에 적용하였습니다. 이런 회사들은 더 이상 직관이 필요없을까요?

아닙니다. 새로운 제품이나 서비스를 만드는 빅 데이터 프로젝트들 역시 직관에서부터 시작하곤 합니다. 구글의 자동운전차량의 경우 해당 프로젝트의 리더인 Sebastian Thrun 교수가 친구의 교통사고를 보고 프로젝트를 추진한 것입니다. 이 프로젝트는 지도나, 교통 등에 대한 충분한 빅데이터가 축적되기 전에 Thrun교수의 추진으로 이루어진 것입니다.

빅데이터 프로젝트를 성공적으로 수행한 기업 중 하나인 Linkedin의 People You May Know(PYMK)프로젝트 역시 Jonathan Goldman의 직관에 의해서 시작된 것입니다. 저와의 인터뷰에 따르면, 그는 어떻게 사람들이 네트워크를 확장하는 것을 도와줄 수 있을지에 대한 여러 아이디어들과 놀고 있었다고 말하였습니다. 이는 직관 프로세스와 유사한 것입니다.

PYMK 프로젝트가 수행되고 몇년 뒤 Linkedin의 Data Scientist 리더가 된 Pete Skomoroch씨는 창의성과 직관력이 데이터 프로젝트의 주요 성공요소라고 하였습니다. 물론 이러한 직관력이나 창의성은 데이터 분석을 통해서 실험해봐야 겠지만, 그러한 행위는 아이디어가 효과 있다는 것을 알게 되고 나서 몇년이 더 소요될 것입니다.

그러므로 당신이 빅데이터나 전통적인 분석방식을 선택함에 있어서 직관력은 매우 중요한 역할을 합니다. 어떤 사람은 직관력과 데이터 분석의 적절한 조합이 성공의 핵심요소라고 이야기 할 것입니다. 전적으로 직관력에 의존한다던가, 데이터에만 의존하는 것은 성공적인 방법이 될 수 없습니다.

* 본 요약문은 2013년 12월 24일 HBR Blog Network에 Tom Davenport씨가 기고한 글을 요약한 내용입니다. 원문은 다음 주소로 가시면 보실 수 있습니다. http://blogs.hbr.org/2013/12/big-data-and-the-role-of-intuition

* HBR Blog Summary는 주 3회(월, 수, 금)에 제공됩니다.

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